Análise venda de imóveis
Resumo
Este projeto fará uma breve análise exploratória dos dados de um dataset de venda de casas, para realizar a predição de preços de novas casas com caracteristicas semelhantes as ja vendidas
Visão geral do dataset
Verificando quantidade de registros e de colunas respectivamente do conjunto de dados
df %>% str %>% knitr::kable()## spec_tbl_df[,7] [5,000 × 7] (S3: spec_tbl_df/tbl_df/tbl/data.frame)
## $ media de lucro de venda: num [1:5000] 79545 79249 61287 63345 59982 ...
## $ media idade das casas : num [1:5000] 5.68 6 5.87 7.19 5.04 ...
## $ media numero de salas : num [1:5000] 7.01 6.73 8.51 5.59 7.84 ...
## $ media numero de quartos: num [1:5000] 4.09 3.09 5.13 3.26 4.23 4.04 3.41 2.42 2.3 6.1 ...
## $ populacao da regiao : num [1:5000] 23087 40173 36882 34310 26354 ...
## $ valor da casa : num [1:5000] 1059034 1505891 1058988 1260617 630943 ...
## $ endereco : chr [1:5000] "208 Michael Ferry Apt. 674\nLaurabury, NE 37010-5101" "188 Johnson Views Suite 079\nLake Kathleen, CA 48958" "9127 Elizabeth Stravenue\nDanieltown, WI 06482-3489" "USS Barnett\nFPO AP 44820" ...
## - attr(*, "spec")=
## .. cols(
## .. `Avg. Area Income` = col_double(),
## .. `Avg. Area House Age` = col_double(),
## .. `Avg. Area Number of Rooms` = col_double(),
## .. `Avg. Area Number of Bedrooms` = col_double(),
## .. `Area Population` = col_double(),
## .. Price = col_double(),
## .. Address = col_character()
## .. )|| || || ||
df %>% head(4) %>% knitr::kable()| media de lucro de venda | media idade das casas | media numero de salas | media numero de quartos | populacao da regiao | valor da casa | endereco |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 79545.46 | 5.682861 | 7.009188 | 4.09 | 23086.80 | 1059034 | 208 Michael Ferry Apt. 674 |
| Laurabury, NE 37010-5101 | ||||||
| 79248.64 | 6.002900 | 6.730821 | 3.09 | 40173.07 | 1505891 | 188 Johnson Views Suite 079 |
| Lake Kathleen, CA 48958 | ||||||
| 61287.07 | 5.865890 | 8.512727 | 5.13 | 36882.16 | 1058988 | 9127 Elizabeth Stravenue |
| Danieltown, WI 06482-3489 | ||||||
| 63345.24 | 7.188236 | 5.586729 | 3.26 | 34310.24 | 1260617 | USS Barnett |
| FPO AP 44820 |
Visualizando a distribuição de preços das casas por quantidade de quartos
ggplot(df, aes(x=df$`media numero de quartos`, y=df$`valor da casa`)) + geom_point(color="cyan4") + theme_calc() +
labs(x="Numero de quartos",y="Valor da casa", parse = F, colour = "black", size = 12,family="Times New Roman") +
theme(text=element_text(size=14, family="Times New Roman", colour="black"), axis.text=element_text(family="Times New Roman", size=14,colour="black"))
OBS: Não há grande variação de preço por numero de quartos, mas da pra perceber que casas que contém em media 2 quartos, são um pouco mais baratas em seu valor máximo
Visualizando a distribuição de preços das casas por quantidade de salas
ggplot(df, aes(x = df$`media numero de salas`, y=df$`valor da casa`)) + geom_point(color="dodgerblue3") + theme_gdocs() +
scale_x_continuous(breaks = seq(3, 11, by=1)) +
labs(x="Numero de salas",y="Valor da casa", parse = F, colour = "black", size = 12,family="Times New Roman") +
theme(text=element_text(size=14, family="Times New Roman", colour="black"), axis.text=element_text(family="Times New Roman", size=14,colour="black"))
OBS: obviamente, quanto maior a quantidade de salas, maior o preço da casa, em alguns poucos casos, casas com numero menor de salas sao mais caras
OBS 2: Também é possivel notar que a grande maioria das casas possuem entre 6 a 8 salas
Visualizando a distribuição de salas por quantidade de quartos
ggplot(df, aes(x=df$`media numero de quartos`, y=df$`media numero de salas`)) + geom_point(color="hotpink4") + theme_gdocs() +
labs(x="Numero de quartos",y="Numero de salas", parse = F, colour = "black", size = 12,family="Times New Roman") +
theme(text=element_text(size=14, family="Times New Roman", colour="black"), axis.text=element_text(family="Times New Roman", size=14,colour="black"))
OBS: Podemos ver que todas as casas com 5 quartos ou mais, possuem no mínimo 7 salas
OBS 2: Também observamos que casas com 2 quartos, possuem no maximo 7 salas
Visualizando distribuição do preço da casa baseado pela idade da mesma
ggplot(df, aes(x=df$`media idade das casas`, y=df$`valor da casa`)) + geom_point(color="magenta4") + theme_gdocs() +
scale_x_continuous(breaks = seq(0,10,1)) +
labs(x="Idade do imóvel",y="Valor", parse = F, colour = "black", size = 12,family="Times New Roman") +
theme(text=element_text(size=14, family="Times New Roman", colour="black"), axis.text=element_text(family="Times New Roman", size=14,colour="black"))
OBS: E mais uma amostra linear onde indica que, quanto mais velha a casa, maior o seu valor
Visualizando distribuição de preços da casa por tamanho da população da região
ggplot(df, aes(y=df$`valor da casa`, x=df$`populacao da regiao`)) + geom_point(color="dodgerblue3") + theme_gdocs() +
labs(x="População da região",y="Valor do imóvel", parse = F, colour = "black", size = 12,family="Times New Roman") +
theme(text=element_text(size=14, family="Times New Roman", colour="black"), axis.text=element_text(family="Times New Roman", size=14,colour="black"))
OBS: Quanto maior a população da região, maior o valor do imóvel
Visualizando correlações entre as variáveis
ggcorr(df, label = T, hjust = 0.85)## Warning in ggcorr(df, label = T, hjust = 0.85): data in column(s) 'endereco' are
## not numeric and were ignored
OBS: As maiores correlações com a variavel “valor da casa” sao: populacao da regiao, idade da casa, lucro de venda e numero de salas
Machine Learning
Filtrando variáveis significantes para o modelo
Três modelos serão criados, o modelo1 com as variaveis lucro de venda e idade das casas.
O modelo2 com as variaveis lucro de venda, idade das casas e populacao da regiao.
O modelo3 com as variaveis lucro de venda, idade das casas, populacao da regiao e numero de salas.
modelo1 <- lm(`valor da casa` ~ -1 + `media de lucro de venda` + `media idade das casas`, data = df)
modelo2 <- lm(`valor da casa` ~ -1 + `media de lucro de venda` + `media idade das casas` + `populacao da regiao`, data = df)
modelo3 <- lm(`valor da casa` ~ -1 + `media de lucro de venda` + `media idade das casas` + `populacao da regiao` + `media numero de salas`, data = df)Avaliando desempenho de cada modelo
Modelo1
modelo1 %>% summary##
## Call:
## lm(formula = `valor da casa` ~ -1 + `media de lucro de venda` +
## `media idade das casas`, data = df)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -959963 -188108 -13771 157647 881064
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## `media de lucro de venda` 12.1051 0.2344 51.64 <0.0000000000000002 ***
## `media idade das casas` 69755.4803 2685.2904 25.98 <0.0000000000000002 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 256800 on 4998 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.9599, Adjusted R-squared: 0.9599
## F-statistic: 5.979e+04 on 2 and 4998 DF, p-value: < 0.00000000000000022OBS 1: Quase 96% dos dados do valor da casa, podem ser explicados pelas variáveis preditoras escolhidas
OBS 2: Também e perceptivel que a margem de erros das duas variáveis são proximas a zero
Modelo2
modelo2 %>% summary##
## Call:
## lm(formula = `valor da casa` ~ -1 + `media de lucro de venda` +
## `media idade das casas` + `populacao da regiao`, data = df)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -860295 -181826 -16066 147448 908911
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## `media de lucro de venda` 9.9145 0.2382 41.63 <0.0000000000000002 ***
## `media idade das casas` 47965.8638 2681.6574 17.89 <0.0000000000000002 ***
## `populacao da regiao` 7.8613 0.3167 24.82 <0.0000000000000002 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 242300 on 4997 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.9643, Adjusted R-squared: 0.9643
## F-statistic: 4.497e+04 on 3 and 4997 DF, p-value: < 0.00000000000000022OBS 1: 96,43% dos dados do valor da casa, podem ser explicados pelas variáveis preditoras escolhidas
OBS 2: Também e perceptivel que a margem de erros das três variáveis são proximas a zero
Modelo3
modelo3 %>% summary##
## Call:
## lm(formula = `valor da casa` ~ -1 + `media de lucro de venda` +
## `media idade das casas` + `populacao da regiao` + `media numero de salas`,
## data = df)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -870342 -182077 -15701 148139 916097
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## `media de lucro de venda` 10.2460 0.2686 38.149 < 0.0000000000000002
## `media idade das casas` 51319.5652 2961.0686 17.331 < 0.0000000000000002
## `populacao da regiao` 8.0786 0.3269 24.715 < 0.0000000000000002
## `media numero de salas` -7326.3875 2750.6482 -2.664 0.00776
##
## `media de lucro de venda` ***
## `media idade das casas` ***
## `populacao da regiao` ***
## `media numero de salas` **
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 242100 on 4996 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.9643, Adjusted R-squared: 0.9643
## F-statistic: 3.377e+04 on 4 and 4996 DF, p-value: < 0.00000000000000022OBS 1: Não há diferença se comparado ao modelo dois no que diz respeito a explicação dos dados
OBS 2: É notavel que a variavel “numero de salas” tem uma margem de erro consideravelmente maior que as outras 3 variaveis
Visualizando o desempenho das predições dos 3 modelos
Será comparado os resultados estimados com os resultados originais em um gráfico de dispersão.
Predições do modelo 1
pred1 <- tibble(dadosReais=df$`valor da casa`, predicoes=modelo1$fitted.values, residuosPadronizados=rstandard(modelo1))
ggplot(pred1, aes(x=dadosReais, y=predicoes)) + geom_point(color="seagreen4") + theme_gdocs()
OBS: Criado com as variáveis valor da casa, media de lucro de venda e media idade das casas
Predições do modelo 2
pred2 <- tibble(N=1:5000, dadosReais=df$`valor da casa`, predicoes=modelo2$fitted.values, residuos=modelo2$residuals, residuosPadronizados=rstandard(modelo2))
ggplot(pred2, aes(x=dadosReais, y=predicoes)) + geom_point(color="seagreen4") + theme_gdocs()
OBS: Criado com as variáveis valor da casa e media de lucro de venda
Predições do modelo 3
pred3 <- tibble(dadosReais=df$`valor da casa`, predicoes=modelo3$fitted.values, residuosPadronizados=rstandard(modelo3))
ggplot(pred3, aes(x=dadosReais, y=predicoes)) + geom_point(color="seagreen4") + theme_gdocs()
OBS: Criado com as variáveis valor da casa, media de lucro de venda, media idade das casas, populacao da regiao, media numero de salas
Observações sobre as predições
Claramente o modelo2 teve um desempenho melhor, justamente por possuir as duas variáveis de maior correlação com a variável valor da casa
Verificando possiveis outliers do melhor modelo
Foi filtrado todos os residuos padronizados com valor maior ou igual a 1.96, ou, menor ou igual -1.96
pred2 %>% filter(residuosPadronizados >= 1.96 | residuosPadronizados <= -1.96) %>% nrow()## [1] 241OBS: Dos 5 mil registros, 241 são outliers
Comparando desempenho do modelo2 com e sem outliers
Armazenando a identificação dos outliers identificados dentro de uma variavel vetor, e usando esta variavel para remover os outliers do modelo.
outliers <- pred2 %>% filter(residuosPadronizados >= 1.96 | residuosPadronizados <= -1.96) %>% select(N)
outliers <- outliers$N
reaisSemOutliers <- df$`valor da casa`[-outliers]
predSemOutliers <- modelo2$fitted.values[-outliers]
semOutliers <- tibble(dadosReais=reaisSemOutliers, predicoes=predSemOutliers)
modelo2SemOut <- ggplot(semOutliers, aes(x=dadosReais, y=predicoes)) + geom_point(color="deeppink4") + theme_gdocs()
modelo2ComOut <- ggplot(pred2, aes(x=dadosReais, y=predicoes)) + geom_point(color="deeppink4") + theme_gdocs()Visualizando o desempenho do modelo2 com e sem outliers
Modelo2 COM outliers
modelo2ComOut + guides(size = FALSE) + theme(plot.margin = margin(1,.8,2,.8, "cm"))
OBS: Extremidades mais dispersas.
Modelo2 SEM outliers
modelo2SemOut + guides(size = FALSE) + theme(plot.margin = margin(2.5,.8,2,.8, "cm"))
OBS: Extremidades mais concentradas